Human Iris Recognition Based on Multilevel 2-D Wavelet Decomposition

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 476

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

CBCONF01_1061

تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395

چکیده مقاله:

It may indeed be true to say that, security has played an essential role in human life and motivated governments to make security measures tight by a higher level of security. Incontrovertibly, applying biometric traits make up a constitutional part of its effort to prime national security. Although major progress manufactured in iris recognition, it continuous to be an open issue and deserves additional investigation. So as to refer these difficulties, in this paper a novel iris recognition method for feature extraction is proposed which Haar wavelet decomposition approach is applied. It is chosen because it makes the noise effectively reduced, accelerates in filtering the iris pattern, and simplifies computing. To employ this method, firstly, multilevel 2-D wavelet decomposition of the iris image which is normalized, extracts by the feature extraction algorithm to create a distinctive code. Secondly, for finding similarity among two iris images, Hamming distance measure is performed. Our experimental results on CASIA-Iris V3 database shows the potency of the proposed method in iris recognition.

نویسندگان

Neda Ahmadi

Department of Computer Engineering Faculty of Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz Ahvaz, Iran

Gholamreza Akbarizadeh

Department of Electrical Engineering Faculty of Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz Ahvaz, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :